基于GA-PSO算法的烧结料场原料库存量优化

• 作者: 吴敏 周晋妮 蔡雁 钟茜怡
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 烧结料场 库存优化 粒子群优化 遗传-粒子群算法
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2824-2830
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2012.09.024

摘要

原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈,针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点,以企业原料库存费用最小为目标建立了烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型,提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化方法.同时,应用某钢铁企业360 m2烧结生产线的综合原料场实际生产数据进行仿真验证,结果表明,该模型可以反映该钢铁企业综合料场铁矿粉库存量的实际情况,采用的优化方法可以得到模型的最优解,为钢铁企业采购计划的制定提供决策支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敏	中南大学信息科学与工程学院	439	5230	34.0	47.0
5	钟茜怡	西安电子科技大学电子工程学院	2	12	2.0	2.0
6	蔡雁	中南大学信息科学与工程学院	5	48	4.0	5.0
10	周晋妮	中南大学信息科学与工程学院	3	32	3.0	3.0